Educating 'Gangsters': Social space, informal learning and becoming 'Gang' involved
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on the previously neglected topic of how people are educated into groups commonly described as ‘gangs’; in particular, this thesis outlines the role that social space plays in such educative processes. This focus enables both a new contribution to knowledge in the field of ‘gang’ studies and understandings of the way social space is used, understood and perceived by those involved in ‘gangs’. Much research exists in the field of ‘gang’ studies spanning various disciplines and sub-fields. The existing literature on ‘gangs’ predominantly engages with typographies, definitions and prevention; the majority of which stems from a criminological perspective. There has been no direct attempt to explore the ways in which people are educated into ‘gangs’ thus far. Rather than begin from any predetermined assumptions, this research centred on people who have been involved with or affected by ‘gangs’ in order to begin from the lived experiences of those involved or affected. In-depth interviews were carried out with twenty-two participants who are, or were: involved in ‘gangs’; family members of ‘gangs’; and professionals who work with ‘gangs’ (most of whom were previously involved in such groups themselves). Other ethnographic methods were utilised alongside interviews: primarily overt, with some covert participant observations. Ethnographic aspects of the research were undertaken during a twelve-month period in social spaces that were highlighted by participants as being synonymous with, and frequented, by ‘gangs’. This thesis highlights the conditions, structures, agentive responses and social spaces that form the educative processes for becoming involved in ‘gangs’. My contribution to knowledge herein demonstrates how: education within ‘gangs’ takes place through stories, social haunting and reflection within third places and the wider community; occurs under structural conditions but is mediated by agentive choice; social space fosters a community spirit and offers the opportunity to become someone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».